足球泊松计算器

基于 xG 的赛果概率与公平赔率引擎

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输入预期进球（xG）
高级选项
模型采用足球增强泊松：平局与热门方结果概率略高。
预测快览
主 胜
37.54%
公平赔率 2.66
平
29.55%
公平赔率 3.38
客 胜
32.91%
公平赔率 3.04
最可能比分
1 - 1
概率 13.16% 公平赔率 7.6

赛果概率与赔率（输出）

公平赔率对比
盘口 市场赔率 公平赔率 ? 基于概率由模型计算的公平价格。 优势 ? 庄家赔率与模型公平赔率之差。 正优势表示存在潜在价值投注机会。
主 胜 2.66 —
平 3.38 —
客 胜 3.04 —
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精确比分概率与公平赔率
# 精确比分 概率 赔率
1 1-1 13.16% 7.6
2 1-0 11.54% 8.67
3 0-1 10.87% 9.2
4 0-0 9.54% 10.49
5 2-1 7.96% 12.56
6 1-2 7.5% 13.34
7 2-0 6.98% 14.32
8 0-2 6.2% 16.14
9 2-2 4.54% 22.04
10 3-1 3.21% 31.15
比分矩阵 主队进球 ↓ · 客队进球 →
0 1 2 3 4 5
0
9.54%
10.49
10.87%
9.2
6.2%
16.14
2.35%
42.46
0.67%
149.01
0.15%
653.59
1
11.54%
8.67
13.16%
7.6
7.5%
13.34
2.85%
35.1
0.81%
123.14
0.19%
539.96
2
6.98%
14.32
7.96%
12.56
4.54%
22.04
1.72%
58.01
0.49%
203.54
0.11%
892.86
3
2.82%
35.51
3.21%
31.15
1.83%
54.65
0.7%
143.82
0.2%
504.54
0.05%
2212.39
4
0.85%
117.4
0.97%
102.98
0.55%
180.67
0.21%
475.51
0.06%
1669.45
0.01%
7299.27
5
0.21%
485.2
0.24%
425.53
0.13%
746.83
0.05%
1964.64
0.01%
6896.55
0.0%
30303.03
其他比分（任一方 6 球及以上） 0.27% · 公平: 367.51
双方球队进球数
主队
大 小
0.5 70.18% 29.82%
1.5 34.1% 65.9%
2.5 12.27% 87.73%
3.5 3.46% 96.54%
4.5 0.8% 99.2%
客队
大 小
0.5 68.02% 31.98%
1.5 31.56% 68.44%
2.5 10.78% 89.22%
3.5 2.88% 97.12%
4.5 0.63% 99.37%
全场总进球
进球 概率 赔率
0 9.54% 10.49
1 22.41% 4.46
2 26.33% 3.80
3 20.63% 4.85
4 12.12% 8.25
5+ 8.97% 11.15
大 2.5 41.72% 小 2.5 58.28%
关键盘口概率
1X2
主 胜 37.54%
平 29.55%
客 胜 32.91%
大小球 2.5
大 2.5 41.72%
小 2.5 58.28%
双方进球
是 47.74%
否 52.26%
亚洲让球概率 ? 概率由泊松比分模型计算得出。 走水（Push）仅适用于整数亚盘盘口。 主队让球盘
盘口 主队赢盘 走盘 客队赢盘
-2.0 5.37% 18.63 10.8% 9.26 83.83% 1.19
-1.5 16.17% 6.19 — 83.83% 1.19
-1.0 16.17% 6.19 21.55% 4.64 62.28% 1.61
-0.5 37.72% 2.65 — 62.28% 1.61
0 (平手) 37.72% 2.65 27.99% 3.57 34.29% 2.92
+0.5 65.71% 1.52 — 34.29% 2.92
+1.0 65.71% 1.52 20.31% 4.92 13.99% 7.15
+1.5 86.01% 1.16 — 13.99% 7.15
+2.0 86.01% 1.16 9.59% 10.43 4.4% 22.72

模型如何工作

泊松分布
xG 输入
调整
概率输出

各项概率由泊松质量函数导出的分布得出（统计学常用）。

泊松模型的局限

泊松很常用，但仍有局限：

  • 默认进球事件相互独立
  • 未将红牌或比赛状态变化直接纳入模型
  • 在极低或极高xG的场次中可能偏差更大
了解更多
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如何使用泊松计算器

  1. 输入主队的预期进球 (xG)
  2. 输入客队的预期进球 (xG)
  3. 点击「计算」或修改输入以自动更新
  4. 查看精确比分概率/公平赔率以及各市场分布

适合分析师、彩民与任何用数据看球的读者。

为什么泊松分布适合基于 xG 的预测

用 xG 替代简单历史进球，可更贴近机会质量，而非仅看往绩比分。

其好处包括：

  • 减少门前把握波动带来的“随机性”
  • 让预测与底层过程表现更一致
  • 用统计概率反推更“公平”的理论赔率
  • 对比模型与庄家盘口以寻找价值

因此泊松/类似模型在 AI 足彩预测中很常见。

常见问题

用预期进球 (xG) 估计各比分/赛果等概率，辅助预测与盘口相关的可能性。

对进球/得分建模很常用，与 xG 及场面因素结合时效果更好。

可以：用于估算“公平”概率/赔率，并与庄家盘面对照以寻找价值。

建议用赛前、基于双方实力、近况与对手强度所估计的 xG。

支持。根据您输入的主客场 xG，会构建完整正解得分配阵，可查看每个比分的概率并对照各盘口。同一套模型也供 1X2 与双方进球 (BTTS) 使用。

指两队至少各进一球的概率。本工具中 BTTS 是/否 与得分配阵相同 xG-泊松模型，因此 xG、精确比分和 BTTS 在足球预测中自洽。